本文提出 NeRF-- 用于学习相机内参和位姿，在各种相机运动情况下实现了准确的相机参数估计，并且在合成数据集 BLEFF 上实现了可比较的新视角渲染质量，为 2D 图像生成 3D 场景的任务提供了新思路。

Feb, 2021

本文综述了近年来神经辐射场（NeRF）技术在 3D 渲染和视角合成领域的最新研究进展和其不同的架构设计。

Jun, 2023

Neural Radiance Field (NeRF) is a framework representing a 3D scene with MLP, achieving state-of-the-art photorealistic image renderings for view synthesis and expanding capabilities to generate views from dynamic scene representations with fewer images for training.

Apr, 2023

通过 NeRF 的方法来实现对于图像的 View Synthesis, 本文提到了 NeRF 的成功之处以及在应用于大规模无界三维场景中进行改进，使其在 360° 的拍摄模式下提高拍摄质量。

Oct, 2020

自 2020 年引入以来，神经光辐射场（NeRFs）迅速在计算机视觉领域引起了轰动。本文介绍了在高性能学术计算集群上实现的流水线和在 Microsoft Azure 上实现的流水线，并比较了两者的效果。在此过程中，我们描述了 NeRFs 的一些用途，以实现新颖的用户交互场景。

Nov, 2023

该研究通过提出 Enhance-NeRF 模型，增强神经放射场（NeRF）在虚拟现实和增强现实等领域的三维重建应用，改进了场景识别和学习能力，有望广泛应用于照明、材质和形状的室外场景重建，具备插拔式的易用性，并能够与其他 NeRF-based 模型轻松集成。

Jun, 2023

近年来，神经辐射场（NeRF）在计算机视觉和图形领域取得了显着进展，为解决 3D 场景理解、新视角合成、人体重建、机器人等关键任务提供了强有力的技术支持。本文对过去两年内关于 NeRF 的研究文献进行了深入分析，在详细阐述 NeRF 核心架构的基础上，讨论了 NeRF 的各种改进策略，以及在不同应用场景中的案例研究，展示了其在不同领域的实际应用价值。同时，本文还详细介绍了 NeRF 模型训练所需的关键资源，最后提出了关于 NeRF 未来发展趋势和潜在挑战的前瞻性讨论，旨在为该领域的研究人员提供研究灵感，促进相关技术的进一步发展。

Mar, 2024

描述了一种基于神经辐射场的方法，通过优化连续的体形变场使移动设备拍摄的照片 / 视频重建变形场景，旨在生成高度逼真的渲染图像。实验表明，该方法可使用手机拍摄的自拍照片 / 视频转换成可变形的 NeRF 模型，并在任意视点产生高保真度的视图。

Nov, 2020

该论文主要研究使用神经辐射场（NeRF）方法对合成和真实场景进行 3D 重建，包括利用多分辨率哈希编码等技术在静态和动态场景重建方面的研究。其中，还着重探讨了神经辐射场（D-NeRF）对动态场景重建的应用，并成功将其推广至真实世界动态场景。

Oct, 2022

本文提出了 D-NeRF 方法，将神经辐射场扩展到动态领域，允许从单个相机围绕场景重建和渲染对象的新图像。通过将时间作为系统的额外输入，并将学习过程分为两个主要阶段，可以同时学习两个映射，实现控制相机视图和时间变量以及物体移动的目的。

Nov, 2020